PyTorch 实践指南

本指南旨在帮助初学者和进阶者了解和掌握 PyTorch 框架的使用。PyTorch 是一个流行的开源深度学习库，因其动态计算图和易于使用的 API 而受到广泛关注。

快速开始

  1. 安装 PyTorch
    首先，您需要在您的系统上安装 PyTorch。请参考官方安装指南获取详细的安装步骤。

  2. 编写您的第一个 PyTorch 模型
    在 PyTorch 中，创建一个简单的神经网络模型非常简单。以下是一个简单的线性回归模型的例子：

    import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class LinearRegression(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LinearRegression, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(1, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 创建模型实例
model = LinearRegression()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 假设我们有一些输入数据
    inputs = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])
    targets = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])

    # 前向传播
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if epoch % 10 == 0:
        print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')

print("模型训练完成！")

  3. 评估和测试模型
    在训练完成后，您可以使用测试数据来评估模型的性能。您可以计算损失、准确率等指标来了解模型的表现。

进一步学习

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